估计器,很多时候可以直接理解成分类器,主要包含两个函数: 1、fit():训练算法,设置内部参数。接收训练集和类别两个参数。 2、predict():预测测试集类别,参数为测试集。 大多数scikit-learn估计器接收和输出的数据格式均为numpy数组或类似格式。 1.2 转化器 转换器用于数据预处理和数据转换,主要是三个方法: 1、fit...
# 主要包含两个函数:fit(x,y) 和predict(x),分别是训练和预测算法 模型流程: 代码语言:javascript 复制 # 拟合模型 model.fit(X_train, y_train) # 模型预测 model.predict(X_test) # 获得这个模型的参数 model.get_params() # 为模型进行打分 model.score(data_X, data_y) 1.1 线性回归LinearRegress...
max_iter=800)) ova_lr.fit(X_train,y_train)OnevsRestClassifier(estimator=LogisticRegression(C=1.0,class_weight=None,dual=False,fit_intercept=True,intercept_scaling=1,max_iter=800,multi_class=‘warn’,n_jobs=None,penalty='12',random_state=None,solver='lbfgs’,tol=0.0001...
# Pick the Linear Regression model and instantiate it model = LinearRegression(fit_intercept=True) # Fit/build the model model.fit(yearsBase[:, np.newaxis], meanBase) mean_predicted = model.predict(yearsBase[:, np.newaxis]) # Generate a plot like the one in ...
clf.fit(x_train,y_train) ## 查看其对应的w print('the weight of Logistic Regression:',clf.coef_) ## 查看其对应的w0 print('the intercept(w0) of Logistic Regression:',clf.intercept_) ## 在训练集和测试集上分布利用训练好的模型进行预测 ...
fromsklearn.metricsimportaccuracy_score#评分函数用精确度评估 lr_model = LogisticRegression() lr_model.fit(train_x,train_y) pred1 = lr_model.predict(train_x) accuracy1 = accuracy_score(train_y,pred1) print('在训练集上的精确度: %.4f'%accuracy1)...
常直接理解成分类器,主要包含两个函数: fit():训练算法,设置内部参数。接收训练集和类别两个参数。 predict():预测测试集类别,参数为测试集。 大多数scikit-learn估计器接收和输出的数据格式均为numpy数组或类似格式。 1.2 转换器(Transformer) 转换器用于数据预处理和数据转换,主要是三个方法: ...
在我们生成的数据里,X是一维,我们做一点小小的调整,用np.newaxis加一个维度,把[1,2,3]转成[[1],[2],[3]],这样的数据形态可以符合sklearn的要求。接着把X和y送入fit()函数来拟合线性模型的参数。 X = x[:, np.newaxis] model.fit( X, y ) ...
fit()可以说是scikit-learn中通用的方法,每个需要训练的算法都会有fit()方法,它其实就是算法中的“训练”这一步骤。因为PCA是无监督学习算法,此处y自然等于None。 fit(X),表示用数据X来训练PCA模型。 函数返回值:调用fit方法的对象本身。比如pca.fit(X),表示用X对pca这个对象进行训练。
svc1.fit(x, y) print(svc1.score(x, y)) # 处理样本不均衡的,也就是设置class_weight的 svc2 = SVC(kernel='linear', C=1.0, class_weight={1: 10}) svc2.fit(x, y) print(svc2.score(x, y)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.